AI：88-人工智能自然语言处理—PageRank算法和TextRank算法详解

人工智能自然语言处理—PageRank算法和TextRank算法详解

一、PageRank算法

PageRank算法最初被用作互联网页面重要性的计算方法。它由佩奇和布林于1996年提出，并被用于谷歌搜索引擎的页面排名。事实上，PageRank可以在任何有向图上定义，然后应用于社会影响分析、文本摘要和其他问题。
PageRank算法的基本思想是在有向图上定义一个随机游动模型，即一阶马尔可夫链，以描述随机游动者沿着有向图随机访问每个节点的行为。在某些条件下，在极限情况下访问每个节点的概率收敛到一个平稳分布，然后每个节点的平稳概率值就是它的PageRank值，它表示节点的重要性。PageRank是递归定义的，PageRank的计算可以通过迭代算法进行。

算法公式如下：

原理如下图

PageRank算法的核心思想如下：

（1）链接数量：如果一个网页被越多的其他网页链接，说明这个网页越重要，即该网页的PR值（PageRank值）会相对较高；

（2）链接质量：如果一个网页被一个越高权值的网页链接，也能表明这个网页越重要，即一个PR值很高的网页链接到一个其他网页&#x